全流程介绍：在BOSS上投的简历，第一天投第二天约一面（约到了两天后）当天HR通知我顺利通过面试，问我什么时候约二面，于是我就约到了当天晚上。当天二面完后半小时后HR通知二面顺利通过，说需要加一轮技术面，问我什么时间合适。当时已经周五，所以三面约到了下周一。周一上午面完三面，下午HR通知顺利通过，问我什么时候有时间参与下HR面。于是约到了三面的当天晚上。面试官表示两个工作日之内会收到offer。不得不说字节的HR效率是真的高，借此机会我将自己一二三面做整理；以来是有个记录、二来希望可以帮到之后的兄弟姐妹们。  1、自我介绍    讲了一下自己的当前情况，介绍了一下对大数据开发两个方向上的理解；介绍了下自己的一段滴滴实习经历+自己写的项目。表示了自己会有写技术博客的习惯，取得了4W+阅读量此外粉丝量也即将达到2K人。  2、深挖两个项目 - 大部分时间    面试官对实习经历特别感兴趣，我提到了几个亮点：Spark调优+物化视图中间层建设+实时数仓经历，都被扒了个底朝天。此外面试官还会根据你写的项目来问你八股的问题，比如我分布式文件系统的项目，他问我使用什么数据结构来存储元数据的，我回答说HashMap，于是他就问了HasMap的底层原理。（大家在准备的时候一定要好好准备）  3、计算机网络中：在地址框输入域名后到页面展示经过了什么？    绝了，还好考研的时候学过没忘哈哈哈  4、Bloom Filter与BitMap    巧了，虽然BitMap没接触过，但是Bloom Filter在学习HBase的时候学过，所以答得还可以。作用、存在什么问题..应用场景等等。  5、HashMap底层原理    刚好复习到了这个知识点，因为上一次找实习的时候，当时是第一次面试，美团面试官也是根据我的项目问出了这个题。（所以说大家一定要好好准备项目相关八股）。  6、StarRocks中的表模型    提前准备了，面试的时候往这上面引导，面试官顺理成章的问了，我也顺理成章的答了出来。  7、StarRocks如何实现更新 （读时更新、写时更新）    这个地方不是很了解，面试官跟我讲了一下：Merge-on-Read和Merge-on-Write  8、StarRocks中的关联方式    这里答了出来，但是没答全；面试官同样跟我讲了一下；全程和蔼，可以让面试者很轻松自信。  代码题 ；动态规划，最小子数组和问题    没什么好说的，给我简单爽了。  面试时长55分钟，很无奈我找到是数仓实习，这个岗位却是做计算引擎开发（属于后端开发范畴）；本来以为凉了，但是面试官表示开发技术不是问题，进去之后会进行培养。在这里给自己的CSDN打一波广告，欢迎大家参考！：   https://ansentai.blog.csdn.net/

首先，工资一般在每个月的最后一天准时到账，绝对不会拖欠。还有个固定的13薪，年末会发80%，剩下的20%下个月再来，感觉像是过年时的红包。对于实习生来说，产品和技术岗位的薪资是400元一天，外地的小伙伴还有2000元的房补和一到两周的酒店过渡。接下来说说绩效考核。阿里用的是OKR，听起来高大上，但实际上很多人为了让OKR看起来好看，写得特别华丽搞得人都懵了。绩效考核一年两次，分别在9月和3月，考核前两个月大家都在拼命加班，项目进度能从0到100%，真的很拼了。绩效制度分为低、中、高三个层级。30%的人能拿到高绩效，60%的人在中间徘徊，10%的人则是低绩效。连续两次低绩效会被劝退，很多人拿到3...

数开面试题使用的hive，tez计算引擎1.如何建模、以及数据开发过程中需要注意的问题（数据探查、数据开发、数据质量监测、数据核对）2.页面数据有问题、如何排查3.抽数、推数数据量异常如何自动停止任务（要有工作日、非工作日的判断，非工作日不生效，UDF函数）4.hive表生命周期管理失效，如何进行生命周期管理（设成自动任务的话可能会使用shell脚本）（3个月前每月保留第一天与最后一天的数据，注意是业务时间第一天与最后一天，非调度时间）5.数据量大的表推数慢影响页面展示怎么解决6.根据2个日期计算工作日天数7.去重方式（开窗函数如何控制窗口的大小）8.列转行（清洗、分隔符统一、注意有些业务数据（比如一条数据楼栋面积字段（可能是总面积）对应多个房屋或多个楼栋）、LATERAL VIEW explode）9.明细表数据量大，每月还要都保留一份，怎处理？怎么优化？达梦分区（范围分区、哈希分区、列表分区、组合（多级）分区、间隔分区（属于范围分区）INTERVAL <间隔表达式>）10.更新数据效率更高的方式update采用的类似nested loop的方式，对更新的每一行，都会对查询的表扫描一次；merge into这里选择的是hash join，则针对每张表都是做了一次 full table scan，对每张表都只是扫描一次。11、筛选的时候in（不适合B大）、exists不适合B大）、join的底层以及效率12.常用的分析函数13.连续3天及以上连续出现的次数（减序号） #实习#  #校招#  #大厂#  #数开#  #数仓#

我遇到了超级友好的同事，大家都很乐于助人，工作氛围特别棒，开会的时候沟通效率高得惊人，生活和工作也分得很清楚，完全不需要担心加班。伙食也很好吃。作内容虽然有点琐碎，但一点也不无聊，反而让我学到了很多。而且，飞书真的是我用过的最好的办公软件，效率提升得飞起。